Elasticsearch面试精华：34题实战解析与索引调优策略

在本次面试中，面试官关注了应聘者对Elasticsearch的理解深度和实践经验。首先，他们期望了解公司内ES集群的具体架构，例如，集群包含13个节点，索引结构复杂，共有多达20个以上的根据日期动态创建的索引，每个索引每天增加1亿+的数据量，并且通过分片策略将其分割为10个，以优化数据分布和查询性能。为了保持索引大小在可管理范围内，每天凌晨会执行force_merge操作来合并碎片并释放空间。 在索引设计阶段的调优措施包括： 1. 利用日期模板创建索引，并通过rollover API自动管理索引生命周期，确保新数据的无缝添加。 2. 使用别名来管理和切换索引，提高灵活性。 3. 采用冷热数据分离策略，将频繁访问的数据存储在SSD上，减少查询延迟。 4. 利用Curator进行索引生命周期管理，确保资源的有效利用。 5. 合理配置分词器，仅对需要的字段进行分词，降低存储需求。 6. 在Mapping阶段细致考虑字段的属性，如检索需求和存储需求。 在写入操作上，面试者提到： - 设置写入时副本数为0，以提升写入速度。 - 关闭refresh_interval以避免不必要的刷新，但需注意后续恢复这些设置。 - 使用bulk批量写入以减少网络开销。 - 优先使用自动生成的ID，简化管理。 查询优化方面，应聘者提到了： - 避免使用wildcard和批量terms查询，以减少解析和匹配的时间。 - 尽可能使用keyword类型，利用倒排索引的优势。 - 对于大数据量的检索，可以预筛选索引范围，提高效率。 - 设计合理的路由规则，优化数据访问路径。 此外，面试官还询问了基础概念，如倒排索引。倒排索引是Elasticsearch的核心技术之一，它通过分词策略形成词与文档的映射关系，使得搜索引擎能够快速定位包含特定关键词的文档，即使在大量数据中也能达到近乎实时的检索速度。倒排索引由词典（记录每个词）和倒排表（记录每个词在哪些文档中出现）组成，其底层实现通常基于FST（Finite State Transducer），这是一种高效的字符串转换数据结构。 这些知识点展示了面试者在Elasticsearch方面的专业知识，包括集群架构设计、索引管理、写入优化、查询策略以及基础概念理解。面试官通过这些问题评估应聘者的实际操作经验、问题解决能力和对Elasticsearch最佳实践的掌握程度。